BC qwen-ai-video-generator
Плагин qwen-ai-video-generator на ClawHub приносит мультимодальный интеллект Qwen прямо в ваш рабочий процесс видеопроизводства. Создавайте видеоконтент по сценам, применяйте редактирование с помощью ИИ в естественном диалоге и получайте готовые результаты без использования таймлайна. Идеально подходит для создателей контента, преподавателей и продуктовых команд, которым нужны быстрые и структурированные видео. Поддерживает форматы mp4, mov, avi, webm и mkv.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The qwen-ai-video-generator skill on ClawHub brings Qwen's multimodal…»
The qwen-ai-video-generator skill on ClawHub brings Qwen's multimodal intelligence directly into your video production workflow. Generate scene-by-scene video content, apply AI-driven edits through natural conversation, and produce polished outputs without a timeline editor. Ideal for content creators, educators, and product teams who need fast, structured video output. Supports mp4, mov, avi, webm, and mkv formats.
Плагин qwen-ai-video-generator на ClawHub приносит мультимодальный интеллект Qwen прямо в ваш рабочий процесс видеопроизводства.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 5
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 5
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:90Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)$API = `${NEMO_API_URL:-https://mega-api-prod.nemovideo.ai}`, $TOKEN = `${NEMO_TOKEN}`, $WEB = `${NEMO_WEB_URL:-https://nemovideo.com}`. -
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:164Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -s "https://mega-api-prod.nemovideo.ai/api/credits/balance/simple" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
-
средняя Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:172Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)curl -s "https://mega-api-prod.nemovideo.ai/api/state/nemo_agent/me/<sid>/latest" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
-
низкая Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:152Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)**File upload**: `curl -s -X POST "https://mega-api-prod.nemovideo.ai/api/upload-video/nemo_agent/me/<sid>" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "X-Skill-Source: $SKILL_NAME" -H "X-Skill-Version: $SKI
в кавычках -
низкая Утечка данных
net-credential-useSKILL.md:154Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (в кавычках — упоминание, а не команда)**URL upload**: `curl -s -X POST "https://mega-api-prod.nemovideo.ai/api/upload-video/nemo_agent/me/<sid>" -H "Authorization: Bearer $TOKEN" -H "Content-Type: application/json" -H "X-Skill-Source: $SK
в кавычках
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "apiDomain" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "repository"
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 15, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4151 токенов
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 419 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.